大数据物流项目：实时增量ETL存储Kudu（八）

2023-09-22 16:48:29







## 前言

在前面的文章中，我们已经介绍了如何使用Flume将日志数据收集到HDFS上，如何使用Spark Streaming对HDFS上的日志数据进行实时处理，以及如何将处理后的数据存储到MySQL数据库中。在本文中，我们将介绍如何使用Kudu存储实时增量ETL数据。

## Kudu简介

Kudu是一个开源的分布式列存储系统，它可以提供高吞吐量、低延迟的数据访问。Kudu非常适合存储实时数据，因为它可以快速地将数据写入和读取。此外，Kudu还支持事务，这使得它可以保证数据的完整性。

## 设置Kudu表

在使用Kudu存储数据之前，我们需要先设置一个Kudu表。Kudu表类似于MySQL中的表，它由多个列组成。我们可以使用Kudu的命令行工具来设置Kudu表。

kudu table create logistics_log_table
--row-key name=log_id,type=INT64
--schema log_id INT64 NOT NULL,
log_time TIMESTAMP NOT NULL,
log_type STRING,
log_content STRING,
PRIMARY KEY (log_id)


## 将数据写入Kudu表

我们可以使用Kudu的客户端库将数据写入Kudu表。Kudu提供了多种客户端库，包括Java、Python和C++。在本文中，我们将使用Java客户端库将数据写入Kudu表。

```java
KuduTable table = client.openTable("logistics_log_table");
KuduSession session = client.newSession();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
  Insert insert = table.newInsert();
  insert.addLong("log_id", i);
  insert.addTimestamp("log_time", new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
  insert.addString("log_type", "INFO");
  insert.addString("log_content", "This is a log message.");
  session.apply(insert);
}
session.flush();

从Kudu表中读取数据

我们可以使用Kudu的客户端库从Kudu表中读取数据。在本文中，我们将使用Java客户端库从Kudu表中读取数据。

KuduTable table = client.openTable("logistics_log_table");
KuduScanner scanner = table.newScanner();
for (KuduRow row : scanner) {
  System.out.println(row.getLong("log_id") + "\t" + row.getTimestamp("log_time") + "\t" + row.getString("log_type") + "\t" + row.getString("log_content"));
}